2023年，人工智能大语言模型迎来了蓬勃发展的一年，涌现出诸多令人眼花缭乱的概念和英文缩写。其中，LLM、GPT、AIGC和AGI等核心概念更是成为了众人瞩目的焦点。LLM，即Large Language Model，指的是大规模语言模型，旨在理解和生成人类语言。这类模型参数众多，规模庞大，能够捕捉到语言的复杂模式，从而生成连贯且富有意...
GPT,即Generative Pre-trained Transformer,其背后的技术本质上是大型语言模型(LLM)的应用。GPT通过大量的数据训练,在语言的规律和语义的理解上非常优秀,可以预测用户下一句话可能要说什么。GPT在自然语言处理、知识库、推理与分析、自我学习、应对复杂场景、创造能力以及理解上下文等方面表现出了显著的优势。💡个人感言 ...
自然指令学习使LLM能够理解并执行人类给出的自然语言指令。这种能力使得LLM能够更灵活地与人类进行交互,接受各种形式的输入,并生成相应的输出。自然指令学习是LLM实现智能化的重要基础,为LLM在各个领域的应用提供了广阔的空间。 二、GPT的多元化应用 GPT作为LLM的杰出代表,其强大的自然语言处理能力使其在众多领域展现出...
GPT-1论文链接 GPT-2论文链接 GPT-3论文链接 GPT-4论文链接🔍 技术解析 通过阅读这些论文,你可以深入了解GPT模型的工作原理和技术细节。这将为你进一步探索大模型领域打下坚实的基础。📈 跟踪最新进展 关注GPT与LLM大模型的最新进展是保持领先的关键。通过订阅相关领域的新闻和博客,你可以及时了解最新的研究成果和...
GPT4与LLMs的未来:挑战与机遇 📚📝 探索GPT4及其在LLMs领域的发展,我们发现了一些需要改进的关键领域。这些领域不仅相互关联,而且对于实现更通用的人工智能至关重要。其中包括: 置信度校准:确保模型预测的准确性。 长期记忆:让模型能够记住更多的信息。 持续学习:让模型能够不断地学习和进化。
而LLM,特别是基于Transformer架构的模型,如GPT-3和T5,通过大规模无监督学习来学习语言规律和上下文信息,然后在微调阶段根据具体任务进行有监督学习和优化,从而能够生成连贯、有意义的文本。这些模型的核心在于预训练和微调,预训练阶段使用掩码语言模型或下一句预测等技术,微调阶段则针对特定任务进行优化。
近日，一项来自美国国家科学院院刊（PNAS）的研究引发了广泛关注。该研究指出，像GPT-4这样的大型语言模型（LLM）具有惊人的欺骗能力，能在高达99.16%的情况下欺骗人类。这一发现不仅揭示了AI技术的潜在风险，也引发了人们对于如何控制这些风险的深刻思考。首先，让我们来了解一下这项研究的基本情况。研究人员通过一...
最著名的 LLM 是 OpenAI 的 GPT(Generative Pre-trained Transformer)系列,它已经在数十亿字的基础上进行了训练,是 ChatGPT 的基础。各种应用以 GPT 为基础,建立了极具说服力的聊天机器人、总结器等。LLM 在广泛的 NLP 任务中表现出卓越的性能,如语言翻译、问题回答和文本生成。ChatGPT(最初在 GPT-3 上训练)...
DiffusionGPT是由字节跳动开发的文本到图像生成系统,其独特之处在于将多领域专家模型与大语言模型(LLM)完美融合,为用户提供卓越的图像生成体验。 DiffusionGPT不仅仅是一种图像生成系统,它更像是你的创意合伙人。它能听懂各种文本提示,从具体的指令到抽象的灵感,再到复杂的假设,统统搞得明明白白。 它整合了各种领域的...
WebGPT:同样在 2021 年,基于 GPT-3 finetune 得来,是一次与 Bing 的强联合,利用 Bing API 创建了一个模型和交互的搜索浏览环境,先利用 Bing API 进行信息检索,然后将检索的结果+问题交给 LLM 进行解答(这个过程会重复进行,由模型决策,pre-autogpt)。